李首滨
研究员，现任北京天玛智控科技股份有限公司副董事长
中国煤炭科工集团一级首席科学家，兼任中国煤炭工业技术委员会委员、煤炭行业安全标准化技术委员会防爆技术设备分会副主任委员，曾任煤炭科学研究总院有限公司（中央研究院）矿山大数据研究院院长。享受国务院政府特殊津贴。2017年入选国家百千万人才工程，荣获国家有突出贡献的中青年专家称号；2018年所带领的“煤炭智能化无人开采创新团队”被国家科技部列为“国家创新人才推进计划——重点领域创新团队”。
主持国家“863计划”、国家重点研发计划、国家智能制造发展专项等国家重大科技攻关项目6项；主持研发的国内首套自主知识产权的电液控制系统，填补了国内行业空白，改变了我国液压支架电液控制系统核心部件长期依赖进口的局面；首创了“智能+远程干预”的采煤新模式，创新了“有人巡视、无人操作”的采煤方法；主持研发了煤矿液压阀智能制造技术和工艺，创建了具有自动检测、智能物流、信息化管理功能的柔性数字化制造车间。获国家科技进步二等奖2项，省部级科技进步特等奖2项、一等奖6项，中国专利优秀奖1项，国家授权发明专利36项；出版学术著作3部，发表学术论文20余篇。
煤矿智能一体化管控平台数据监控界面
煤矿智能化是煤炭工业高质量发展的核心技术支撑，其主要目标是通过5G通信、工业互联网、大数据、人工智能等新一代信息技术与煤炭技术装备的深度融合创新，真正实现煤炭安全、绿色、高效和智能化开采与利用。为了保障煤炭工业高质量发展，国家相关部门做出了关于煤矿智能化发展的重要战略部署：一是习近平总书记提出的“四个革命、一个合作”能源安全新战略重要论述，强调能源技术要以绿色、低碳、智能发展理念为指引，推动煤炭安全高效绿色智能开采技术、清洁利用和转化技术研究与推广，促进煤炭产业升级；二是国家《能源技术革命创新行动计划（2016—2030年）》明确指出“到2050年，全面建成安全绿色、高效智能矿山技术体系，实现安全绿色、高效智能生产”；三是2020年2月，国家发展改革委、国家能源局、国家应急管理部、国家矿山安全监察局、工业和信息化部、财政部、科技部、教育部八部委联合印发了《关于加快煤矿智能化发展的指导意见》，明确了我国煤矿智能化的发展方向和建设任务，加速推进煤炭行业机械化换人、自动化减人，少人无人矿井建设的进程。另外，2020年9月，国家应急管理部、国家能源局、国家矿山安全监察局在山东能源集团组织召开了全国煤矿智能化建设推进现场会，进一步加快推进煤矿智能化建设工作。
工业互联网是新一代信息通信技术与工业经济深度融合的新型应用模式和工业生态，旨在通过对人、机、物、系统的全面连接，构建起覆盖全产业链、全价值链的全新制造和服务体系，为工业数字化、网络化、智能化发展提供实现途径。围绕煤矿智能化，国内一些IT企业、煤矿企业和自动化控制企业对煤炭行业工业互联网进行了初步探索，并形成了相应的智能化矿山建设解决方案，初步解决了煤炭工业智能化发展中的一些问题。
当前，煤矿智能化快速发展过程中还面临着以下挑战：
1）煤炭行业存在大量数据孤岛现象，数据使用率低、维护少，集团-区域-矿井纵向信息联动还未打通，“人-机-环-管”数据未融合、业务未连通，需要提高数据效能，包括数据分析、数据共享、数据治理等。
2）煤炭行业内存在大量“烟囱式”系统，缺少一体化平台，难以全面实现信息共享和高效集成。
3）目前，物联网、云计算、大数据、人工智能、智能控制等新一代信息技术在煤矿领域的应用单一、智能化赋能还不足。
4）煤矿智能化管控平台技术门槛较高，各单位开发团队规模相对较小，采用的技术栈和工具各有不同，导致整体开发、集成效率较低。
5）现有的智能化平台在不同煤矿部署时，现场需要进行大量的调优和定制，工作量大，施工时间长，当业务数据量大或计算复杂时，还会存在大量软硬件稳定性和可用性的问题。
图1 煤矿智能一体化管控平台整体架构
以工业互联网为基础，构建煤矿智能一体化管控平台，是解决上述煤矿智能化快速发展问题的一个关键。笔者将从整体架构、应用系统、支撑服务和现场应用4个方面来详细介绍基于工业互联网的煤矿智能一体化管控平台。
煤矿智能一体化管控平台整体架构
煤矿智能一体化管控平台整体架构如图1所示。煤矿智能一体化管控平台基于先进的工业互联网架构，将信息技术与煤矿生产技术充分融合，通过构建统一数据、统一模型、统一平台、统一架构，实现矿井各业务系统的设备标准接入、数据融合共享和智能协同管控。
管控平台建设标准
煤矿智能一体化管控平台的建设，要求从生产执行、生产集中控制和安全集中检测3个方面来构建从初级到高级的智能一体化过程。
1）生产执行方面。从初级的基础支撑服务、生产接续、生产管理、机电管理、一通三防、安全管理、环保管理、煤质管理、分选管理，到中级的调度管理、应急管理、班组管理、智能运输、安全生产监控，再到高级的生产运营和生产大数据分析。
2）生产集中控制方面。从初级的接口与协议、集中监控、远程控制、视频监控，到中级的主题展现、智能分析、智能联动、智能A I应用，再到高级的分级预警、智能预警、智能感知、诊断与辅助决策、机器人应用。
3）安全集中检测方面。从初级的人员定位、应急广播以及防治水、矿尘、顶板压力、防灭火等监测，到中级的防治水、防灭火监测等具有智能化功能，再到高级的人员定位、应急广播、通信平台以及防治水、矿尘、顶板压力、防灭火、冲击地压监测等具有智能化功能。
管控平台层次结构
煤矿智能一体化管控平台包括设备层、边缘层、IaaS层、PaaS层和应用层5层结构。
1）设备层。支撑煤矿智能一体化管控平台的基础设备。
2）边缘层。构建智能控制、安全检测与感知系统，进行标识解析与边缘计算。
3）IaaS层。设立私有云服务，整合计算资源、存储资源以及网络资源，为平台提供运维管理以及安全保护。
4）PaaS层。在构建数据采集平台、大数据平台、BIM+GIS服务、云组态和数据交换共享服务的基础上构建PaaS基础平台，提供整体管控平台的支撑服务。
5）应用层。与煤矿安全生产的相关环节进行结合，构建生产执行系统、生产集中监控系统以及安全集中检测系统。
煤矿智能一体化管控平台应用系统
煤矿智能一体化管控平台将工业互联网技术和煤矿安全生产中的各个环节进行有效整合，重点建设生产安全集中监测系统。
煤矿生产安全集中监测系统框架
图2 煤矿生产安全集中监测系统框架
煤矿生产安全集中监测系统可接入瓦斯、水、火、顶板、冲击地压、人员位置等监测感知系统，实现精准感知、分级报警、应急联动，并具有与生产执行系统进行业务协同的能力。煤矿生产安全集中监测系统框架如图2所示。
煤矿生产安全集中监测系统主要功能
煤矿生产安全集中监测系统主要功能包括：煤矿安全监测、人员车辆精确定位及调度、顶板监测、水文监测、火灾监测、粉尘监测等。
1）煤矿安全监测。煤矿安全监测的数据主要包括：甲烷浓度、一氧化碳浓度、二氧化碳浓度、氧气浓度、硫化氢浓度、矿尘浓度、风速、风压、湿度、温度、馈电状态、风门状态、风筒状态、局部通风机开停、主要通风机开停等。其主要功能包括：①实现甲烷超限时声光报警、断电和甲烷风电闭锁控制；②与GIS融合，监测设备坐标系与矿井坐标系保持一致；③与人员定位、应急广播、通信等系统应急联动；④根据监测阈值、报警区域范围、报警持续时长等条件分级报警，区分伪数据及异常数据。
2）人员车辆精确定位及调度。通过UWB定位技术、综合基站，构建井下定位与传输全覆盖网络，实现巷道人员、车辆的实时精确定位。主要功能包括：①位置监测：精确监测井下人员、车辆的位置和滞留时间等；②控制指令：下发给指定区域定位卡进行响应的指令；③GIS融合：通过与GIS信息融合，监测设备坐标系与矿井坐标系保持一致；④融合联动：与人员定位、应急广播、通信等系统应急联动。
3）顶板监测。通过实时监测工作面液压支架工作阻力、锚索（杆）应力、围岩离层、巷道表面位移情况，形成监测报表、曲线、图谱。主要功能包括：①提供各矿液压支架监测、离层监测、锚杆/索应力监测、巷道表面位移监测、煤柱钻孔应力监测等原始数据列表、原始曲线、图表查询功能；②提供液压支架循环工作阻力数据图表查询、液压支架工作阻力频度分析图表查询、液压支架动载系数查询、工作面来压规律查询、工作面压力分布云图查询等；③提供巷道顶板离层、锚杆/索支护、巷道表面位移等状态的查询；④自动生成工作面液压支架日报表和周报表、顶板离层情况日报表、锚杆/索支护情况日报表、巷道表面位移情况日报表等。
4）水文监测。通过对水文长观孔、放水巷、井下排水沟、挡水墙、供水管路等进行实时监测，使管理人员及时掌握水文动态变化情况，实现对水害事故早发现、早防治，对出现的问题及时处理。其主要功能包括：①水文孔基本资料的输入、多参数水文数据的采集、水文数据的查询、水文数据的可视化、水文趋势分析以及异常情况报警等；②以矿井水文信息的查询和分析为核心，提供输入、编辑、查询、分析、输出等实用且丰富的管理功能；③根据不同水害特征，对井下含水层、构造带、老空区、地面水文等参数的监测，采用突水系数法、阻水系数法、涌水系数法进行有效预警；④根据预警结果，实现与主排水、融合通信系统的联动控制。
5）火灾监测。对采空区的O2、N2、C O、CO2、CH4、C2H4、C2H6、C2H2等气体含量进行实时监测，对可燃混合气体爆炸的危险性进行分析，监测氮气灭火效果，并基于工作面的自燃特点，根据CO监测值、火灾系数、温度和变化趋势进行分析预警。其主要功能包括：①对煤层自燃监测数据进行采集、实时数据处理、自动生成提示报告和数据报表；②在安全生产工况图中实时显示束管检测地点关键数据及曲线，以及束管监测和人工采样检测各种气体含量的曲线和历史数据等查询结果；③提供气体爆炸危险趋势、Graham’s Ration指数、特里克特比率（琼斯-特里克特比率）等分析方法。
6）粉尘监测。粉尘监测主要是对煤矿井下相关尘源点进行实时在线监测，根据浓度变化情况远程控制相关设备设施进行除尘。系统可以实现各个尘源点浓度实时采集、超限报警、定时自动洒水与超限自动洒水控制、设备故障分析、曲线报表及设备安装工艺图等的绘制功能。
煤矿生产安全集中监测系统建设思想
煤矿智能一体化管控平台根据统一数据、统一模型、统一业务系统的建设思想，构建矿井生产安全集中监控系统，实现相关业务的智能联动控制，建设思想如下：
1）统一数据。矿井设备种类多，通信协议数量多，接入数据存在难度大、耗时长、难以协调厂家配合等问题，统一数据后，能解决上述问题，且能提高重要设备控制的实时性。
2）统一模型。建立统一的地理信息模型，融合自动控制和人工智能，将视频和地理空间数据相结合，实现地面对井下工作设备的精准自动控制，达到设备高度智能化。
3）统一业务系统。面对同一类业务系统，利用组态工具构建统一的功能、界面、图元和操作流程，满足矿山用户通用需求，对不同的矿山用户，做到微调就可以满足矿山用户的个性化需求，做到开箱即用的业务系统。
煤矿智能一体化管控平台支撑服务
针对现有煤矿相关系统相互独立、数据格式混乱、数据难以共享等问题，煤矿智能一体化管控平台提供数据采集、大数据管理分析、数据交换共享、三维BIM+GIS等数据服务，对数据进行标准化处理，实现各系统间的数据接入、存储、治理和共享交换。
煤矿数据采集服务
图3 煤矿数据采集平台架构
按照统一数据的思路采集矿井设备和系统的数据，内置多种煤炭行业通用协议，包括EIP、OPC、U A等，可与多种矿井设备或监测系统通信。煤矿数据采集平台架构如图3所示，生产监控系统采用EIP通信，EIP通信的对象包括PLC、子系统或边缘网关；安全监控系统采用OPC、UA通信，由于安全监督要求，安全监测和人员定位与其子系统通信，其他的直接与PLC分站通信；语音数据通过Socket进行通信；视频数据遵循GB28181—2016规范进行通信；其他数据通过Kafka消息队列交互。
图4 煤矿大数据平台架构
煤矿大数据管理分析服务
利用大数据技术为煤矿企业提供完整的接入-存储-查询-分析-可视化数据解决方案，实现“集数据为资产，变资产为价值”的目标。大数据平台针对煤炭行业特色的数据存储方法和数据分析方法进行优化，构建行业分析指标库，沉淀数据处理模型，最终形成煤炭特色的数据方法论。
煤矿大数据平台（图4）主要包括基础平台和数据中台。基础平台可以实现多源数据接入，实时离线并存；统一数据存储，弹性横向扩展；丰富分析引擎，批流一体计算；灵活组件管理，快捷平台运维。数据中台的主要功能有统一数据规范，细化分析指标；明晰数据资产，提升数据质量；规范数据流程，加速数据开发；强化数据服务，保障数据安全。
煤矿数据交换共享服务
煤矿数据交换共享平台（图5）基于云原生架构，帮助煤矿各系统之间打破数据孤岛，适应矿山大数据的数据交换和共享。煤矿数据交换共享平台所采用的RESTful接口能够使客户端主动获取数据，网络接口能够将数据实时推送给客户端，很适合有实时更新数据需求的应用。煤矿智能一体化管控平台目前主要共享小批量的数据，对于在不同存储中的数据和大规模数据共享的技术难题仍需继续攻克。
三维 BIM+GIS 服务
采用业界领先的3D融合可视化引擎技术，结合主流Web技术，支持多平台、多终端、多浏览器、无插件快速访问，提供矿山展示、空间分析、安全监控等生产业务平台的基本功能；支持全面组件化开发，解决目前GIS平台存在的灵活性差、可扩展性不足、三维微应用场景难构建等问题；建立矿山级数据标准编码体系；采用统一的BIM数据、GIS数据、业务数据等标准化数据处理及转换流程，可快速便捷地转换矿山基础信息数据，同时可以跨操作系统、跨浏览器、跨终端进行高效、流畅的数据浏览。
图5 煤矿数据交换共享平台架构
围绕三维BIM+GIS服务，煤矿智能一体化管控平台还包括：①轻量化处理工具，主要用来解决多源异构数据的交换问题，对dgn、rvt、catia、ifc、dwg/dxf、stp、iges、fbx、3ds、obj等常见三维数据格式智能构建金字塔，将数据高效、无损地进行轻量化处理，供BIM可视化系统加载应用；②BIM+GIS可视化引擎，主要为三维模型数据可视化及应用提供基础支撑能力，包括场景管理、人机交互管理、可视化管理、空间分析可视化、技术组件和二次研发能力模块；③数控数据引擎，采取微服务架构，支持一张图数据可视化服务和智能搜索服务，具备数据入库、服务发布、一张图可视化、元数据管理、编码管理、矿用对象逻辑定义、矿用业务系统定义、业务流程定制、人员组织管理、空间分析与查询等能力。
其他重要支撑服务
报表工具是数据可视化设计的核心部分，通过拖曳式的操作，将数据以丰富的图表方式进行动态、迅速、直观的表达，同时可借助联动、钻取、链接等交互操作，探索潜藏的数据规律。报表工具可与大数据管理分析服务平台交互，将上报数据存储到大数据管理分析服务平台中统一应用；支持零代码开发，迅速完成各类分析应用的开发；支持多人协作，让智能应用开发过程更加敏捷、高效。
云组态Web可视化平台采用可配置、前后端分离的微服务架构，支持全面的组态化开发，支持应用界面与业务逻辑的快速组态化构建，满足各类矿山应用的功能与性能需要。应用主流Web技术，拥有先进、友好的U I界面，支持多平台、多终端、多浏览器访问。
PaaS基础平台支撑企业应用的开发、架构、交付和运维，既能简化企业应用的管理，又能满足业务的灵活性。PaaS基础平台基于Docker容器技术和Kubernetes技术，具备分布式、服务化、自动化部署、高可用、敏捷以及分层开放的特征，提供基础组件和行业组件，具备已有应用的上云和新应用的云原生开发能力，以及云边协同能力，实现云边数据和应用协同工作，统一身份认证系统解决各应用系统的独立认证和用户分散管理的问题，整合内部应用，提供统一的用户认证、授权和账号管理。
煤矿智能一体化管控平台现场应用
在中国煤炭科工集团“研发一体化，产业一盘棋”的整体布局下，由中国煤炭科工集团煤炭科学研究总院有限公司矿山大数据研究院牵头，汇聚集团多家单位优势力量，联合研制煤科云煤矿智能一体化管控平台。
煤科云煤矿智能一体化管控平台的大数据融合共享平台主界面如图6所示。煤科云煤矿智能一体化管控平台以煤科云大数据平台和PaaS平台为基础支撑，有效融合井上、井下各业务系统及感知层数据，实现矿井各业务系统的数据融合共享和智能协同管控。
图6 煤矿大数据融合共享平台主界面
煤科云煤矿智能一体化管控平台应用于某煤矿大数据融合共享平台的数据分布界面如图7所示。大数据融合共享平台基于云计算、大数据和人工智能与传统数据接入技术融合，实现煤矿多源异构数据接入汇聚；通过自动化的集中管理和数据治理，将数据按照业务属性进行梳理；基于通用化与定制化的数据服务方式，面向煤矿各种智能应用业务场景提供数据赋能，实现矿山的数字化、智能化转型。
图7 煤矿大数据融合共享平台数据分布界面
目前已在某煤矿示范项目中接入井上、井下22个子系统数据，1万多个测点，每天为数据融合平台传输约400万条数据。在智能一体化管控平台数据监控界面中可对数据传输量、采集频率、传输速率进行监控，并在此基础上进行数据融合、数据质量评估、数据资源访问热度的统计。
未来数据融合共享平台将秉承“用户为中心，数据为驱动”的理念，不断发展优化，为煤矿的智能化建设和数字化转型提供服务、贡献力量，助力煤矿实现减人、增安、提效的目标。
结 语
煤矿智能一体化管控平台的建设是煤炭行业走向智能化的重要一步。针对煤炭智能化存在的信息孤岛、业务互联互通不足、数据难以利用等问题，提出了基于工业互联网的煤矿智能一体化管控平台。通过结合工业互联网在煤炭行业的应用，设计了应用层、PaaS层、IaaS层、边缘层和设备层的5层体系架构，通过有效融合井上、井下各调度信息化系统数据，构建了生产执行、生产集中监控、安全集中监测等一体化融合平台，进行数据资产管理和数据治理，支持智能生产执行管理、智能生产集中控制和智能决策分析，实现了煤矿各系统统一监控、统一调度和统一决策，提高了煤炭生产各个环节信息与数据的利用率和运维管理效率，减少了资源浪费，为我国煤炭行业智能化建设中存在的问题提供了有效的解决方案，将会大力促进我国煤炭行业向智能化、一体化发展。
